为了提高预测精度，提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction，CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本，采用BP神经网络对学习样本进行训练，将模型参数当一个鸟巢，通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数，最后采用网络流量数据进行仿真实验，测试模型性能。仿真实验表明：所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题，能够获得更加理想的网络流量预测结果。
2021-09-28 22:57:53
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基于遗传算法的BP神经网络优化算法，可对神经网络的层数和训练函数进行自定义控制，方便系统级开发，非常实用。
2021-09-28 18:04:00
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对原始信号特征提取后输入人工智能网络进行训练，应用验证数据可得到输出，并进行最优估计
2021-09-28 17:08:34
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